cuquantum.custatevec.compute_expectation_batched¶
- cuquantum.custatevec.compute_expectation_batched(intptr_t handle, intptr_t batched_sv, int sv_data_type, uint32_t n_index_bits, uint32_t n_svs, int64_t sv_stride, intptr_t expectation_values, intptr_t matrices, int matrix_data_type, int layout, uint32_t n_matrices, basis_bits, uint32_t n_basis_bits, int compute_type, intptr_t extra_workspace, size_t extra_workspace_size_in_bytes)[source]¶
计算批量状态向量中每个状态向量的矩阵可观测量的期望值。
- 参数
handle (intptr_t) – cuStateVec 库的句柄。
batched_sv (intptr_t) – 批量状态向量，在设备上的一个连续内存块中分配。
sv_data_type (int) – 状态向量的数据类型。
n_index_bits (uint32_t) – 状态向量的索引位数。
n_svs (uint32_t) – 状态向量的数量。
sv_stride (int64_t) – 两个连续状态向量之间的距离。
expectation_values (intptr_t) – 指向主机数组的指针，用于存储期望值。
matrices (intptr_t) – 指向在一个连续内存块中分配的矩阵的指针，可以在主机或设备上。
matrix_data_type (int) – 矩阵的数据类型。
layout (MatrixLayout) – 矩阵内存布局。
n_matrices (uint32_t) – 矩阵的数量。
basis_bits (object) –
指向基索引位的主机数组的指针。它可以是
一个
int，作为数组的指针地址，或者一个
int32_t的 Python 序列。
n_basis_bits (uint32_t) – 基位的数量。
compute_type (ComputeType) – 矩阵乘法的 compute_type。
extra_workspace (intptr_t) – 指向额外工作区的指针。
extra_workspace_size_in_bytes (size_t) – 额外工作区的大小（以字节为单位）。